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作者
赵颖旺武强王潇张小燕赵晨德李沛涛郝志朝杜志立
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单位
中国矿业大学（北京）国家煤矿水害防治工程技术研究中心晋能控股煤业集团有限公司
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摘要
为定量研判及预测矿井水害灾情，提出了一种基于人工智能的矿井水害灾情研判及预测新方法.在水害发生之前，以矿井突(透)水危险性评价理论为基础，分析可能发生的矿井突(透)水灾害，数值模拟仿真矿井水害灾情演变过程，利用聚类分析、随机森林和强化学习等机器学习方法分析灾情演变规律，构建灾情研判模型；在矿井水害发生后，基于物联网监测、人工观测等获取矿井水害局部灾情多源数据，研判矿井整体淹没情况，回归分析灾情变化特征，预测灾情演变趋势，服务于矿井水害应急救援与处置.以北辛窑矿作为示例，论证了基于人工智能的矿井水害灾情研判及预测方法的可操作性与有效性.
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关键词
矿井水害灾情研判灾情预测人工智能数值模拟
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基金项目(Foundation)
国家自然科学基金资助项目(41877186)；国家自然科学青年基金项目(42202274)；
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文章目录
1 灾情研判流程框架
1.1 灾前水害灾情演变规律模拟分析
1.2 灾后灾情研判与演变趋势预测
2 灾前模拟分析
2.1 矿井水害灾情及特征提取
2.2 灾情聚类分析
2.3 灾情研判随机森林模型构建
3 灾后研判预测
3.1 灾情监测数据获取及随机森林判识
3.2 灾情研判
3.3 灾情预测
4 应用示例
4.1 矿区概况
4.2 突水情景及数值模拟
4.3 突水灾情研判及预测分析
4.3.1 灾情研判及预测结果
4.3.2 灾情研判分析
4.3.3 灾情预测分析
5 结 论
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引用格式
赵颖旺,武强,王潇,张小燕,赵晨德,李沛涛,郝志朝,杜志立.基于人工智能的矿井水害灾情研判及预测研究[J].中国矿业大学学报,2023,52(01):10-19.DOI:10.13247/j.cnki.jcumt.20210493.
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